CN111785026B - 一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法，包括输入目标区域各道路的交通量统计信息；根据目标区域各道路的交通量统计信息计算交通仿真所需信息，并生成多个交通分流分级综合疏导方案；通过交通仿真软件根据交通仿真所需信息对各个交通分流分级综合疏导方案的各级分流点进行交通仿真，根据交通仿真结果选择最优的交通分流分级综合疏导方案。本发明能实现复杂交通条件下交通分流分级综合疏导，可综合考虑、成熟调查、充分分析并进行微观仿真，实现动画漫游，可验证运行效果、深度优化现场交通分流，提高现场管控效率，尤其适用于于高速公路既有互通原位改扩建的桥梁拆除和拓宽施工。

Description

一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法
技术领域
本发明涉及高速公路的交通分流疏导方法，具体涉及一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法。
背景技术
随着国民经济的飞速发展，运输量的不断增加与现有公路通行能力不足的矛盾日益突出，对既有桥梁进行拓宽扩建是一个既能增加交通运输能力又能减少工程建设投资带来较大经济效益的最佳选择。改扩建中互通式立交区域功能定位很重要，往往重新规划的道路接进既有互通，需与原互通式立交进行交通转换，增加交叉肢数，需将原互通进行拆除扩建。面对不断增长的交通量和巨大的经济压力，对原位互通式立交改扩建是集占地更少、扩建规模更小、投资更少为一体的方案。原位互通改扩建包含改扩建设计方案、施工组织技术方案、交通流组织方案的综合体，三者密切联系，交通流组织方案影响着整个施工的进程。交通分流分级综合疏导关系到整个综合体是否能够安全有效的运转的一个关键环节，直接影响到整个互通式立交改扩建的实施，确定一个合理有效的互通式立交交通组织方案及其重要。
发明内容
本发明要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法，本发明能实现复杂交通条件下交通分流分级综合疏导，可综合考虑、成熟调查、充分分析并进行微观仿真，实现动画漫游，可验证运行效果、深度优化现场交通分流，提高现场管控效率，尤其适用于高速公路既有互通原位改扩建过程中的桥梁拆除和拓宽施工。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：
一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法，该方法包括：
1）输入目标区域各道路的交通量统计信息；
2）根据目标区域各道路的交通量统计信息计算交通仿真所需信息，并生成多个交通分流分级综合疏导方案；
3）通过交通仿真软件根据交通仿真所需信息对各个交通分流分级综合疏导方案的各级分流点进行交通仿真，根据交通仿真结果选择最优的交通分流分级综合疏导方案。
可选地，步骤1）中的交通量统计信息包括：各类车辆转换为标准车型后的所占比例、车速分布规律、车速变化规律、交通密度。
可选地，步骤2）中生成多个交通分流分级综合疏导方案的步骤包括：根据目标区域各道路的交通量统计信息确定各道路的实际交通量，将各道路的实际交通量除以理论交通量得到各道路的服务水平等级，选择服务水平等级小于预设阈值的道路作为施工道路的可能替换路线；通过“源头疏导、路网分流”的原则进行四级分流，分流路径为一级分流：从入境车辆在省内主干线路网上远距离大范围分流，二级分流：市域车辆在市域及周边路径分流，三级分流：进入原位改扩建互通前在相邻互通合理分流，四级分流：在目标区域内根据交通组织方案及工期安排进行不同时段的分流，然后根据可能替换路线，得到多个交通分流分级综合疏导方案。
可选地，步骤2）中生成多个交通分流分级综合疏导方案的步骤包括：根据目标区域各道路的交通量统计信息确定各道路的实际交通量，将各道路的理论交通量减去实际交通量得到各道路的剩余承载能力，选择剩余承载能力大于预设阈值的道路作为施工道路的可能替换路线；通过“源头疏导、路网分流”的原则进行四级分流，分流路径为一级分流：从入境车辆在省内主干线路网上远距离大范围分流，二级分流：市域车辆在市域及周边路径分流，三级分流：进入原位改扩建互通前在相邻互通合理分流，四级分流：在目标区域内根据交通组织方案及工期安排进行不同时段的分流，然后根据可能替换路线，得到多个交通分流分级综合疏导方案。
可选地，步骤3）中通过交通仿真软件根据交通仿真所需信息对各个交通分流分级综合疏导方案的各级分流点进行交通仿真包括：
3.1）输入施工路段道路条件，包含车道数、车道宽度、侧面净空、施工段落车道长度、纵坡度、纵坡长；输入施工路段交通条件，包含车速分布规律、车速变化规律、交通密度；输入施工路段车辆性能数据，包括车辆几何尺寸、加减速度及已换算标准车型数量；选取交通仿真软件模型中相近车型尺寸和速度，结合实际道路条件对施工段落路段进行设置，刻画真实道路情况；
3.2）根据施工前路段的交通量情况V i ；并且根据施工后道路条件，计算施工路段的临界饱和状态的交通流量C i ，其中临界饱和状态是指进入路段起点的车辆原则上以最小车头时距驶入并通过检测路段、然后驶离检测终端；根据Q i = V i - C i 得出施工后该路段的转移交通分流量Q i ；
3.3）采用vissim仿真软件以需分流路段为中心，建立目标区域的路网三维模型，利用交通路段临界饱和状态的转移交通分流量Q i ，根据路网范围内道路条件、交通条件及车辆性能数据，对路网评估、车辆行程时间、排队数量进行定量分析，得到包括车流排队平均长度、车流排队最大长度、车流中排队的最大车辆数量、车辆延误平均时间、静态停车延误时间，并进行动态交通分配及动态路线导行，按交通仿真结果选择最优的交通分流分级综合疏导方案。
可选地，步骤1）之前还包括统计获取目标区域各道路的交通量统计信息的步骤，且统计获取目标区域各道路的交通量统计信息采用人工统计与录像统计相结合的方式。
可选地，步骤3）之后还包括利用三维渲染软件、平面渲染软件中的至少一种对指定时段最优的交通分流分级综合疏导方案的执行过程进行预演的步骤。
此外，本发明还提供一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导系统，包括计算机设备，该计算机设备被编程或配置以执行所述复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法的步骤。
此外，本发明还提供一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导系统，包括计算机设备，该计算机设备的存储器中存储有被编程或配置以执行所述复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法的计算机程序。
此外，本发明还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行所述复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法的计算机程序。
和现有技术相比，本发明具有下述优点：本发明通过输入目标区域各道路的交通量统计信息；根据目标区域各道路的交通量统计信息计算交通仿真所需信息，并生成多个交通分流分级综合疏导方案；通过交通仿真软件根据交通仿真所需信息对各个交通分流分级综合疏导方案的各级分流点进行交通仿真，根据交通仿真结果选择最优的交通分流分级综合疏导方案，能实现复杂交通条件下交通分流分级综合疏导，可综合考虑、成熟调查、充分分析并进行微观仿真，实现动画漫游，可验证运行效果、深度优化现场交通分流，提高现场管控效率，尤其适用于于高速公路既有互通原位改扩建过程中的桥梁拆除和拓宽施工。
附图说明
图1为本发明实施例方法的基本流程示意图。
图2为本发明实施例中采用交通量统计信息的布点示意图。
图3为本发明实施例中人工统计与录像统计总和统计的交通量表。
图4为本发明实施例中青口互通交通组成特性表。
图5为本发明实施例中得到的多个交通分流分级综合疏导方案表。
图6为本发明实施例中Vissim软件的交通流量分析操作界面图。
图7为本发明实施例中Revit软件的建立桥梁信息化模型操作界面图。
图8为本发明实施例中3Ds max软件的渲染操作界面图。
图9为本发明实施例中Lumion软件的渲染操作界面图。
具体实施方式
下文将以青口互通作为目标区域实例，对本发明复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法进行进一步的详细说明。
如图1所示，本实施例复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法包括：
1）输入目标区域各道路的交通量统计信息；
2）根据目标区域各道路的交通量统计信息计算交通仿真所需信息，并生成多个交通分流分级综合疏导方案；
3）通过交通仿真软件根据交通仿真所需信息对各个交通分流分级综合疏导方案的各级分流点进行交通仿真，根据交通仿真结果选择最优的交通分流分级综合疏导方案。
本实施例中，步骤1）中的交通量统计信息包括：各类车辆转换为标准车型后的所占比例、车速分布规律、车速变化规律、交通密度。
本实施例中统计的各类车辆的类型包括：大客车、大货车、小客车等，转换为标准车型是指转换为小客车。根据交通量统计调查，按规范要求进行小客车为标准车型的交通量换算，分析各类车辆（如：大客车、大货车、小客车等）所占比例，作为交通仿真分析中的交通组成参数。车速分布规律包括各个检测点的平均车速分布情况，车速变化规律包括各个检测点的平均车速变化分布情况，利用雷达测速器对车速进行调查，记录各车辆的地点速度，即可获得各个检测点的车速分布规律、车速变化规律；指的是一个车道单位长度内某一瞬时存在的车辆数，以调查的交通量除以平均车速进行分析，交通密度作为高速公路基本路段服务水平分级的关键性参数。
作为一种可选的实施方式，本实施例步骤2）中生成多个交通分流分级综合疏导方案的步骤包括：根据目标区域各道路的交通量统计信息确定各道路的实际交通量，将各道路的实际交通量除以理论交通量得到各道路的服务水平等级，选择服务水平等级小于预设阈值的道路作为施工道路的可能替换路线；通过“源头疏导、路网分流”的原则进行四级分流，分流路径为一级分流：从入境车辆在省内主干线路网上远距离大范围分流，二级分流：市域车辆在市域及周边路径分流，三级分流：进入原位改扩建互通前在相邻互通合理分流，四级分流：在目标区域内根据交通组织方案及工期安排进行不同时段的分流，然后根据可能替换路线，得到多个交通分流分级综合疏导方案。
作为另一种可选的实施方式，本实施例步骤2）中生成多个交通分流分级综合疏导方案的步骤包括：根据目标区域各道路的交通量统计信息确定各道路的实际交通量，将各道路的理论交通量减去实际交通量得到各道路的剩余承载能力，选择剩余承载能力大于预设阈值的道路作为施工道路的可能替换路线；通过“源头疏导、路网分流”的原则进行四级分流，分流路径为一级分流：从入境车辆在省内主干线路网上远距离大范围分流，二级分流：市域车辆在市域及周边路径分流，三级分流：进入原位改扩建互通前在相邻互通合理分流，四级分流：在目标区域内根据交通组织方案及工期安排进行不同时段的分流，然后根据可能替换路线，得到多个交通分流分级综合疏导方案。
可选地，步骤3）中通过交通仿真软件根据交通仿真所需信息对各个交通分流分级综合疏导方案的各级分流点进行交通仿真包括：
3.1）输入施工路段道路条件，包含车道数、车道宽度、侧面净空、施工段落车道长度、纵坡度、纵坡长；输入施工路段交通条件，包含车速分布规律、车速变化规律、交通密度；输入施工路段车辆性能数据，包括车辆几何尺寸、加减速度及已换算标准车型数量；选取交通仿真软件模型中相近车型尺寸和速度，结合实际道路条件对施工段落路段进行设置，刻画真实道路情况；
3.2）根据施工前路段的交通量情况V i ；并且根据施工后道路条件，计算施工路段的临界饱和状态的交通流量C i ，其中临界饱和状态是指进入路段起点的车辆原则上以最小车头时距驶入并通过检测路段、然后驶离检测终端；根据Q i = V i - C i 得出施工后该路段的转移交通分流量Q i ；
3.3）采用vissim仿真软件以需分流路段为中心，建立目标区域的路网三维模型，利用交通路段临界饱和状态的转移交通分流量Q i ，根据路网范围内道路条件、交通条件及车辆性能数据，对路网评估、车辆行程时间、排队数量进行定量分析，得到包括车流排队平均长度、车流排队最大长度、车流中排队的最大车辆数量、车辆延误平均时间、静态停车延误时间，并进行动态交通分配及动态路线导行，按交通仿真结果选择最优的交通分流分级综合疏导方案。
根据工程建设需求随着封闭车道数目及交通流量的增加，交通流会出现非饱和状态（即进入路段起点的车辆原则上以一定车头时距驶入并通过检测路段，然后驶离检测终端）、临界饱和状态（即进入路段起点的车辆原则上以最小车头时距驶入并通过检测路段，然后驶离检测终端）、饱和状态（即路段未检测交通量会小于输入的交通量，由于车流量过大，进度缓慢，无法以最小车头时距驶入并驶离，出现交通流紊乱现象），根据交通流状态得出路段瓶颈交通流量，复核封闭交通施工路段的交通承载能力得出交通分流量。本实施例中具体根据交通流状态得出路段临界饱和状态的交通流量，复核封闭交通施工路段的交通承载能力进而得出交通分流量，然后利用交通路段临界饱和状态的交通分流量来进行仿真分析。
本实施例中，步骤1）之前还包括统计获取目标区域各道路的交通量统计信息的步骤，且统计获取目标区域各道路的交通量统计信息采用人工统计与录像统计相结合的方式，人工统计与录像统计相结合，形成交通量统计的互补，能比较详细的反应各路段、各时间段的交通流量；且人工计数法、录像法统计交通量时，交通量统计时长一般为24小时（亦可结合实际情况灵活设置统计时长），统计时长必须能涵盖高峰通行时段；统计观测地点应选取各交通枢纽进口道上游，以利于观测各车辆转向情况。图2所示为本实施例中进行人工计数法、录像法统计交通量时的布点选择，分别包括点1～6。图3为本实施例中人工统计与录像统计总和统计的交通量表，图4为本实施例中青口互通交通组成特性。图5为本实施例中得到的多个交通分流分级综合疏导方案及其说明。本实施例中，步骤3）中建立目标区域的三维模型可以根据需要采用各种现有的实现方式，例如本实施例中具体采用航拍影像与GIS结合还原真实地形建立目标区域的三维模型。此外也可以采用三维软件来进行建模建立目标区域的三维模型等。本实施例中，步骤3）中交通仿真软件具体采用Vissm软件，Vissim软件进行交通流量分析操作界面图如图6所示，建立目标区域的三维模型具体为采用Revit软件实现，Revit建立桥梁信息化模型操作界面如图7所示，利用Vissim软件模拟、分析高速交通状况，按照交通服务水平标准确定交通运行状况，进行多种措施预期实施效果的比较与优化。
本实施例中，步骤3）之后还包括利用三维渲染软件、平面渲染软件中的至少一种对指定时段最优的交通分流分级综合疏导方案的执行过程进行预演的步骤。本实施例中，三维渲染软件采用3Ds max、平面渲染软件采用Lumion软件，图8为本实施例中3Ds max的渲染操作界面图，图9为本实施例中Lumion软件的渲染操作界面图，在通过Vissm软件进行交通分析的基础上，进一步通过3Ds max与Lumion软件对实时方案进行仿真模拟，将交通分流全过程可视化预演。
本实施例中在Vissm软件中输入已统计的各类车辆（如：大客车、大货车、小客车等）所占比例、车速分布规律、车速变化趋势和交通密度等参数及交通分流分级综合疏导方案相关特性，创建各级分流点的交通仿真模型，在不同车道类型、交通组成、停让控制、时间区段等众多条件下，针对车辆行程时间、路网评估、排队数量、延误时间等数据指标进行定量分析，输出随机车辆行驶状态下的交通运行动画，分析、优化拟实施的交通分流分级综合疏导方案。通过仿真分析可以得到包括车流排队平均长度、车流排队最大长度、车流中排队的最大车辆数量、车辆延误平均时间、静态停车延误时间、额外油耗，以及由此带来的额外一氧化碳、氮氧化合物、挥发性有机物等有害排放物数量的相关数据，据此形成最优疏导方案。最后利用3Ds max与Lumion软件预演最优疏导方案的执行过程，确保方案的安全性和可执行性。
综上所述，本实施例复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法通过采用人工计数法、录像法统计交通量，进行交通组成特性、车速及交通密度特性计算分析后确定服务水平等级、通道剩余承载能力及替换线路；最后利用包括采用航拍影像、GIS及BIM技术进行实时交通组织分流三维设计、优化分流方案，形成复杂交通条件下分级综合交通疏导及分流控制技术，提高现场管控效率。本实施例复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法简单易操作、数据分析全面、形成可视动画实时可控，大幅度降低安全风险，节约施工工期和成本的优点。
此外，本实施例还提供一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导系统，包括计算机设备，该计算机设备被编程或配置以执行前述复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法的步骤。
此外，本实施例还提供一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导系统，包括计算机设备，该计算机设备的存储器中存储有被编程或配置以执行前述复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法的计算机程序。
此外，本实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行前述复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法的计算机程序。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可读存储介质（包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等）上实施的计算机程序产品的形式。本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备（系统）、和计算机程序产品的流程图和／的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和／或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明。任何熟悉本领域的技术人员，在不脱离本发明技术方案范围的情况下，都可利用上述揭示的技术内容对本发明技术方案做出许多可能的变动和修饰，或修改为等同变化的等效实施例。因此，凡是未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等同变化及修饰，均应落在本发明技术方案保护的范围内。

Claims (9)

1.一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法，其特征在于，该方法包括：
1）输入目标区域各道路的交通量统计信息；
2）根据目标区域各道路的交通量统计信息计算交通仿真所需信息，并生成多个交通分流分级综合疏导方案；
3）通过交通仿真软件根据交通仿真所需信息对各个交通分流分级综合疏导方案的各级分流点进行交通仿真，根据交通仿真结果选择最优的交通分流分级综合疏导方案；
步骤3）中通过交通仿真软件根据交通仿真所需信息对各个交通分流分级综合疏导方案的各级分流点进行交通仿真包括：
3.1）输入施工路段道路条件，包含车道数、车道宽度、侧面净空、施工段落车道长度、纵坡度、纵坡长；输入施工路段交通条件，包含车速分布规律、车速变化规律、交通密度；输入施工路段车辆性能数据，包括车辆几何尺寸、加减速度及已换算标准车型数量；选取交通仿真软件模型中相近车型尺寸和速度，结合实际道路条件对施工段落路段进行设置，刻画真实道路情况；
3.2）根据施工前路段的交通量情况V i ；并且根据施工后道路条件，计算施工路段的临界饱和状态的交通流量C i ，其中临界饱和状态是指进入路段起点的车辆原则上以最小车头时距驶入并通过检测路段、然后驶离检测终端；根据Q i =V i - C i 得出施工后该路段的转移交通分流量Q i ；
3.3）采用vissim仿真软件以需分流路段为中心，建立目标区域的路网三维模型，利用交通路段临界饱和状态的转移交通分流量Q i ，根据路网范围内道路条件、交通条件及车辆性能数据，对路网评估、车辆行程时间、排队数量进行定量分析，得到包括车流排队平均长度、车流排队最大长度、车流中排队的最大车辆数量、车辆延误平均时间、静态停车延误时间，并进行动态交通分配及动态路线导行，按交通仿真结果选择最优的交通分流分级综合疏导方案。
2.根据权利要求1所述的复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法，其特征在于，步骤1）中的交通量统计信息包括：各类车辆转换为标准车型后的所占比例、车速分布规律、车速变化规律、交通密度。
3.根据权利要求1所述的复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法，其特征在于，步骤2）中生成多个交通分流分级综合疏导方案的步骤包括：根据目标区域各道路的交通量统计信息确定各道路的实际交通量，将各道路的实际交通量除以理论交通量得到各道路的服务水平等级，选择服务水平等级小于预设阈值的道路作为施工道路的可能替换路线；通过“源头疏导、路网分流”的原则进行四级分流，分流路径为一级分流：从入境车辆在省内主干线路网上远距离大范围分流，二级分流：市域车辆在市域及周边路径分流，三级分流：进入原位改扩建互通前在相邻互通合理分流，四级分流：在目标区域内根据交通组织方案及工期安排进行不同时段的分流，然后根据可能替换路线，得到多个交通分流分级综合疏导方案。
4.根据权利要求1所述的复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法，其特征在于，步骤2）中生成多个交通分流分级综合疏导方案的步骤包括：根据目标区域各道路的交通量统计信息确定各道路的实际交通量，将各道路的理论交通量减去实际交通量得到各道路的剩余承载能力，选择剩余承载能力大于预设阈值的道路作为施工道路的可能替换路线；通过“源头疏导、路网分流”的原则进行四级分流，分流路径为一级分流：从入境车辆在省内主干线路网上远距离大范围分流，二级分流：市域车辆在市域及周边路径分流，三级分流：进入原位改扩建互通前在相邻互通合理分流，四级分流：在目标区域内根据交通组织方案及工期安排进行不同时段的分流，然后根据可能替换路线，得到多个交通分流分级综合疏导方案。
5.根据权利要求1所述的复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法，其特征在于，步骤1）之前还包括统计获取目标区域各道路的交通量统计信息的步骤，且统计获取目标区域各道路的交通量统计信息采用人工统计与录像统计相结合的方式。
6.根据权利要求1所述的复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法，其特征在于，步骤3）之后还包括利用三维渲染软件、平面渲染软件中的至少一种对指定时段最优的交通分流分级综合疏导方案的执行过程进行预演的步骤。
7.一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导系统，包括计算机设备，其特征在于，该计算机设备被编程或配置以执行权利要求1～6中任意一项所述复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法的步骤。
8.一种复杂交通条件下交通分流分级综合疏导系统，包括计算机设备，其特征在于，该计算机设备的存储器中存储有被编程或配置以执行权利要求1～6中任意一项所述复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法的计算机程序。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，该计算机可读存储介质中存储有被编程或配置以执行权利要求1～6中任意一项所述复杂交通条件下交通分流分级综合疏导方法的计算机程序。
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Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113807637B (zh) * 2021-05-17 2024-02-20 卡斯柯信号有限公司 一种对现车车流自动校验的方法、装置、电子设备及介质
CN114003997B (zh) * 2021-11-05 2024-03-29 山东高速集团有限公司 一种BIM与Vissim融合的施工交通组织三维仿真模拟方法
CN115188185B (zh) * 2022-06-22 2023-11-24 华南理工大学 适于车流速度分布区间的双向绿波最大带宽协调控制方法
CN115114835B (zh) * 2022-08-23 2023-01-31 深圳市城市交通规划设计研究中心股份有限公司 路网数据的漫游展示系统、方法、电子设备及存储介质
CN116258284A (zh) * 2023-05-15 2023-06-13 北京华录高诚科技有限公司 一种交通及施工组织方案优化决策方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06203292A (ja) * 1993-01-07 1994-07-22 Hitachi Ltd 交通情報提供方法
CN107123266A (zh) * 2017-06-09 2017-09-01 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于交通大数据的瓶颈路段车流量调节方法和装置
CN110232237A (zh) * 2019-06-11 2019-09-13 北京航空航天大学 一种基于交通基本图的疏散车流量分配模型

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2017175551A1 (ja) * 2016-04-04 2017-10-12 株式会社日立製作所 人流評価システム、人流制御の検討方法
CN106056907B (zh) * 2016-06-28 2018-07-31 福州大学 地铁施工区道路交通控制方法
US10697789B2 (en) * 2017-05-23 2020-06-30 Uatc, Llc Individualized risk routing for human drivers
CN108280587B (zh) * 2018-02-07 2022-02-25 山东东泰工程咨询有限公司 评价涉路工程施工期间交通组织方案优劣的系统及方法
CN110070720B (zh) * 2019-05-15 2020-11-03 武汉科技大学 提高交叉口占道施工区通行能力模型拟合度的计算方法
CN111401743B (zh) * 2020-03-16 2023-09-19 南通大学 一种城市道路施工期的动态交通影响评价方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH06203292A (ja) * 1993-01-07 1994-07-22 Hitachi Ltd 交通情報提供方法
CN107123266A (zh) * 2017-06-09 2017-09-01 青岛海信网络科技股份有限公司 一种基于交通大数据的瓶颈路段车流量调节方法和装置
CN110232237A (zh) * 2019-06-11 2019-09-13 北京航空航天大学 一种基于交通基本图的疏散车流量分配模型

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
Impact on society environment by road in operation and maintenance phase and the recovery solutions;Bin Zhou;《IEEE》;20110616;2531-2534 *
基于VISSIM仿真的城市道路养护施工作业区长度优化研究;张立华;《公路工程》;20181231(第6期);207-211+268 *

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